四川秦巴山区降雨型滑坡灾害降雨阈值

四川省秦巴山区因其复杂地形和频发的极端降雨,成为中国滑坡灾害高发区,降雨是其主要自然致灾因素之一。尽管现有区域滑坡预警系统提供了基本的监测,但在准确性方面仍有提升空间。本研究通过分析2000—2020年间1850起滑坡灾害及同期逐时降雨数据,识别影响滑坡发生的关键降雨特征,采用混淆矩阵和技能得分等评价指标,拟合筛选确定最佳阈值曲线。研究表明:(1)拟合确定了诱发滑坡灾害的最佳降雨阈值曲线,并将其应用于2021年滑坡灾害预报,预测正确率达到87.72%。(2)通过滑坡隐患点编目数据进行滑坡危险性区划,中高及高危险性区域(4级和5级)的滑坡灾害点占比51.46%,中至高危险性区域(3级至5级)的灾害点占比91.23%,显示出阈值曲线在空间预测上的有效性。最佳降雨阈值曲线的应用显著提高了滑坡预警系统的准确性和可靠性。研究成果有助于优化现行滑坡预警系统,提高灾害管理效率,可为滑坡灾害预防和减灾工作提供科学支持。

网络大数据——自然灾害信息服务的新途径

网络平台凭借空间分布广、舆论反应快、传播时效强等优势,能提供多时空尺度的灾害公众感知和应对行为信息,可作为一种新型监测途径,应用于自然灾害信息服务。本文以数据和方法为核心,介绍了利用网络大数据服务新时代下灾害应急管理新需求的关键路径,归纳了网络大数据特征,梳理了在数据挖掘流程中面对不同输入数据形式或自然灾害应用场景时的多种大数据处理方法,特别是作为研究领域热点之一的文本内容分析。

网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究

饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的"南甜北咸"的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现:①中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R2高达0.88,现代食甜习惯总体呈现"东高北中,西微内低"的包围式格局;②从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。